LangFlow中的敏感信息保護機制：API密鑰加密存儲 在AI應(yīng)用開發(fā)日益普及的今天，越來越多開發(fā)者借助低代碼平臺快速搭建基于大語言模型（LLM）的工作流。LangFlow作為一款可視化構(gòu)建LangChain流程的熱門工具，讓非專業(yè)程序員…

LangFlow 內(nèi)置模板庫盤點：有哪些可以直接復(fù)用的場景？ 在大語言模型（LLM）技術(shù)席卷各行各業(yè)的今天，越來越多團隊希望快速構(gòu)建智能問答、自動化數(shù)據(jù)處理或自主決策代理等 AI 應(yīng)用。然而，即便有了像 LangChain …

文章目錄MOELoRA 的核心組件MOE 在多任務(wù)學(xué)習(xí)中的作用LoRA 在參數(shù)高效微調(diào)中的貢獻MOELoRA 的協(xié)同工作機制https://arxiv.org/pdf/2310.18339 When MOE Meets LLMs: Parameter Efficient Fine-tuning for Multi-task Medical Applications MOELoRA 的核心組件 MOELoRA 的核心思…

第一章：Open-AutoGLM 文本輸入重復(fù)修復(fù)在使用 Open-AutoGLM 模型進行自然語言生成時，用戶常遇到文本輸出中出現(xiàn)重復(fù)語句的問題。這種現(xiàn)象通常源于解碼策略不當(dāng)或模型在自回歸生成過程中陷入局部循環(huán)。為有效修復(fù)該問題，需從輸入預(yù)處理、解碼參…

第一章：Open-AutoGLM字符輸入缺失問題概述在使用 Open-AutoGLM 模型進行自然語言處理任務(wù)時，部分用戶反饋存在字符輸入缺失現(xiàn)象，即模型未能完整接收或解析輸入文本中的某些字符。該問題主要出現(xiàn)在多語言混合輸入、特殊符號（如 Uni…

第一章：Open-AutoGLM 觸控?zé)o響應(yīng)排查方法當(dāng)使用 Open-AutoGLM 框架運行觸控交互應(yīng)用時，若設(shè)備屏幕無響應(yīng)或觸控事件未被正確識別，需系統(tǒng)性地排查軟硬件鏈路中的關(guān)鍵節(jié)點。以下為常見問題定位與解決方案。檢查觸控驅(qū)動狀態(tài) 首先確認操作系統(tǒng)是…

文章目錄GraphRAG 概述核心原理技術(shù)優(yōu)勢應(yīng)用場景實現(xiàn)示例挑戰(zhàn)與改進方向GraphRAG 概述 GraphRAG 是一種基于圖結(jié)構(gòu)的檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術(shù)，通過構(gòu)建知識圖譜來提升大語言模型（LLM）在…

第一章：Open-AutoGLM 輸入法切換異常處理在使用 Open-AutoGLM 框架進行多語言輸入處理時，部分用戶反饋在特定操作系統(tǒng)環(huán)境下出現(xiàn)輸入法自動切換失效或誤觸發(fā)的問題。該問題主要表現(xiàn)為：中文輸入法無法正常激活、英文模式下意外彈出候選框&…